| 講演名 | 1999/11/26 階層型ニューラルネットワークによるカラー画像の圧縮 渡邊 栄治, |
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| 抄録(和) | 本報告では,複数個の階層型ニューラルネットワーク(階層型NN)を用いて,カラー画像を段階的に圧縮するための手法を提案する.3層階層型NNの学習において,入出力パターンが同一である場合,中間層上に圧縮情報を獲得できることが知られている.しかしながら,単一の階層型NNでは,十分な精度で圧縮することが困難である.そこで,複数の階層型NNを導入することにより,復元誤差を段階的に削減する画像圧縮手法を提案する.最後に,実験結果から提案学習法による圧縮率や復元精度について検討する. |
| 抄録(英) | As well-known, we can obtain compressed representations in the hidden layer, when input patterns are identical with output patterns. However, when images have complex features, single neural network model can not compress them with enough accuracy. In this report, a group of multi-layered neural networks is newly introduced and a compression method is proposed, which can reduce the reconstructed error in stepwise. Finally, the compression rate and the decoding performance of the proposed method are discussed in detail. |
| キーワード(和) | 階層型ニューラルネットワーク / データ圧縮 / カラー画像 / 領域分割 / 量子化 |
| キーワード(英) | Multi-layered neural network / Data compression / Color image / Segmentation / Quantization |
| 資料番号 | NC99-61 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 1999/11/26(から1日開催) |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
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| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Neurocomputing (NC) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 階層型ニューラルネットワークによるカラー画像の圧縮 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Compression of Color Images by using Multi-Layered Neural Networks |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 階層型ニューラルネットワーク / Multi-layered neural network |
| キーワード(2)（和/英） | データ圧縮 / Data compression |
| キーワード(3)（和/英） | カラー画像 / Color image |
| キーワード(4)（和/英） | 領域分割 / Segmentation |
| キーワード(5)（和/英） | 量子化 / Quantization |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 渡邊 栄治 / Eiji Watanabe |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 福山大学工学部情報処理工学科 Department of Information Processing Engineering Faculty of Engineering, Fukuyama University |
| 発表年月日 | 1999/11/26 |
| 資料番号 | NC99-61 |
| 巻番号（vol） | vol.99 |
| 号番号（no） | 473 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |